车东西（公众号：chedongxi）作者 ｜ Janson编辑 ｜ 志豪一、22分钟辅助驾驶“一镜到底” 汽车像人类一样驾驶二、仿真+算法 英伟达的“秘密武器”▲Alpamayo-R1（后改为 Alpamayo 1）相对基线的提升明显结语：英伟达辅助驾驶方案开始落地 这辆奔驰CLA搭载了与英伟达联合打造、首次在CLA上量产落地的L2级辅助驾驶方案，车上搭载的MB.DRIVE ASSIST PRO由奔驰与英伟达合作开发，背后引入了英伟达 DRIVE AV全栈软件、AI能力以及DRIVE AGX车端计算平台。 试乘开始前，黄仁勋还对坐在副驾的英伟达副总裁吴新宙开玩笑说，进入辅助驾驶模式时记得告诉他一声，这样我就不必担心了。 本次黄仁勋试乘的车辆驾驶路线覆盖了进城道路、施工区域、城区混流路况等多类道路场景，车辆驾驶表现十分细腻，俨然一个“老司机”的感觉。 据悉，这套系统基于NVIDIA DRIVE系列平台，采用多传感器融合方案，在摄像头和雷达的基础上，还能根据车型灵活加入激光雷达。作为一个系统性解决方案，可以适配到不同的车型上。 此次视频全程是从伍德赛德行驶到到旧金山市中心，期间经历了施工区域，违停车辆处理，自主变道博弈和突发情况绕行等情况，英伟达的辅助驾驶系统处理的十分流畅。 旧金山街道两侧常有停车，导致原本宽敞的路面只剩下一辆车勉强通过的距离。系统并没有死板地固守在车道中心，而是表现得像个老司机：提前减速、向外侧微微错位避让，稳定地“挤”了过去。 在视频中，黄仁勋提到了由于Alpamayo的黑盒问题，英伟达采用端到端+工程化经典技术栈二合一的方式进行自动驾驶的研发，这是“独一无二”的解决方案。 不过这样的路径也和组合式端到端有异曲同工之妙，英伟达的“独一无二”可能更多的体现在结合效果上，而不是算法方式的首创。 过去十年，自动驾驶的核心挑战始终是“长尾场景”（Corner Cases）——那些人类驾驶员能凭借常识处理，但机器却难以穷尽的极端状况。在CES 2026上，NVIDIA给出了NVIDIA Alpamayo 1这个解决方案。 作为业界首款面向辅助驾驶研究社区设计的“思维链 VLA（视觉-语言-动作）推理模型”，Alpamayo 1的出现意味着汽车大脑不再仅仅是简单的“输入图像-输出动作”的映射。 它具备了类似人类的逻辑推演能力，在演示中，当车辆面对复杂的十字路口或罕见的交通冲突时，Alpamayo不仅能平稳“操控方向盘”，更能实时解释其决策逻辑。这种可解释性是构建智能汽车安全信任体系的关键。 吴新宙在视频中提到，系统之所以能在城区表现稳定，关键在于通过神经重建（NuRec）技术将真实场景数字化，并利用数据增强技术在虚拟世界里改写环境，比如随机改变行人速度、障碍物位置等。 这种在虚拟长尾场景中磨炼出来的AI推理能力，让英伟达在没有百万量级实车上路的情况下，依然能够高效解决现实中的极端路况。 从这次试乘来看，英伟达在辅助驾驶领域的布局，已不再局限于芯片和算力平台，而是进一步延伸到模型、仿真和车端软件协同。 不过，单次公开试乘更多体现的是阶段性能力展示，距离在更广泛车型、更多区域和长期使用场景中的稳定落地，仍需要持续观察。
